(Appendix) Recent surface areas and historical lengths of glaciers from Patagonia and Tierra del Fuego, South America

Fluctuations in the length of 72 glaciers in the Northern and Southern Patagonia Icefield (NPI and SPI, respectively) and the Cordillera Darwin Icefield (CDI) were estimated between 1945 and 2005. The information obtained from historical maps based on 1945 aerial photographs was compared to ASTER and Landsat satellite images and to information found in the literature. The majority of glaciers have retreated considerably, with maximum values of 12.2 km for Marinelli Glacier in the CDI, 11.6 km for O'Higgins Glacier in the SPI and 5.7 km for San Rafael Glacier in the NPI. Among the 20 glaciers that have retreated the most relative to their size, small (less than 50 km**2) and medium (between 50 and 200 km**2) glaciers are the most affected. However, no direct relation between glacier retreat and size was found for the 72 glaciers studied. The highest percentage retreat in the CDI was by the CDI-03 Glacier (37.9%) and Marinelli Glacier (37.6%). In the SPI, relative retreats were heterogeneous and fluctuated between 27.2% (Amelia Glacier) and 0.4% (Viedma Glacier). In the NPI, relative retreat was very high for Strindberg and Cachet glaciers (35.9% and 27.6%, respectively) but for the remaining glaciers in this icefield it ranged between 11.8% (Piscis Glacier) and 3.6% (San Quintin Glacier). In addition to surface area, the surface slope (calculated on the basis of the DEM SRTM) was also related to the relative retreat and no straightforward relation was found. From a global point of view, we suggest that glacier retreat in the region is controlled firstly by atmospheric warming, as it has been reported in this area. Besides the general increase in temperature observed, no signal of a geographical pattern for the fluctuations in glacier length was found. Consequently, glaciers appear to initially react to local conditions most probably induced by their exposition, geometry and hypsometry. The heterogeneity of rates of retreat suggests that differences in basin geometry, glacier dynamics and response time are key features to explain fluctuations of each glacier.

Empleo de biomarcadores para la reconstrucción paleoclimática. El registro pleistoceno del Mar de Fuentillejo (Ciudad Real)

El registro sedimentario del lago volcánico conocido como maar de Fuentillejo (Centro de España) ofrece la oportunidad de determinar la evolución paleoambiental durante el Pleistoceno medio y superior de la parte Centro-Sur de la Península Ibérica, objetivo principal de esta Tesis Doctoral. Se ha recopilado información sobre otras reconstrucciones paleoambientales en maares de todo el mundo y estudios paleoclimáticos realizados en el registro de la turbera de Padul, relativamente próxima al maar de Fuentillejo. Con ello, se pudo realizar el estado del arte.A lo largo del sondeo continuo (142,25 m) perforado en la parte central del maar de Fuentillejo en el año 2002, se han tomando un total de 613 muestras a intervalos de 20 cm para el análisis de biomarcadores. Los biomarcadores se obtuvieron mediante un equipo de extracción acelerada de disolventes (Dionex ASE 200) y fueron analizados con un cromatógrafo de gases (HP 6890) con detector selectivo de masas (HP 5973). La datación de sedimentos del maar de Fuentillejo ha sido complicada debido a la ausencia de restos orgánicos terrestres. Se seleccionaron seis muestras de sedimento para intentar datar por el método de racemización de aminoácidos: los resultados obtenidos no fueron buenos. Finalmente, el modelo de edad-profundidad se ha llevado a cabo mediante paleomagnetismo, dataciones 14C y U/Th. En base a una interpolación lineal de las edades medias calibradas se ha datado la base del registro en aproximadamente 355 ka. Se han identificado y cuantificado los n-alcanos, n-metil cetonas, ácidos n- alcanoicos y azufre orgánico del sedimento a lo largo del registro. La interpretación de los diferentes índices establecidos a partir de éstos permite independizar tres Unidades Geoquímicas generales (UG) y nueve Subunidades (S) que definen condiciones paleoambientales distintas (predominio en el aporte de vegetación terrestre/de macrofitas/acuática, lámina de agua más alta vs. más baja, periodos más húmedos vs. más secos).A partir de análisis estadísticos de los índices de n-alcanos (matriz de correlación y análisis de agrupaciones) se han definido tres asociaciones: Grupo 1 (condiciones ambientales más húmedas y fase con lámina de agua elevada), Grupo 2 (con condiciones intermedias) y Grupo 3 (las fases más secas y con lámina de agua más baja). Además, se establece un Indicador Paleoambiental (I.P.) que muestra variaciones notables correlacionables con escenarios paleoambientales distintos (más húmedos vs. más secos) distinguiendo veintiséis Episodios (E): cinco Secos, nueve Húmedos y doce Intermedios.En general, se encuentra una buena correspondencia entre estos Episodios (E) y los eventos paleoclimáticos cortos descritos por Vegas et al. (2010) en este registro, en base a la palinología y geoquímica, así como los Episodios del Oxígeno Marino (MIS) y Eventos Heinrich, que permiten suponer que las oscilaciones paleoclimatológicas registradas en el maar tienen un origen global. Esta correspondencia se confirma por el análisis espectral, que revela que los ciclos interpretados (103, 41, 26 y 23 ka) evidencian influencia orbital. Además, se ha realizado una correlación tentativa entre los episodios paleoambientales de larga duración obtenidos a partir del perfil suavizado del porcentaje relativo de C27 de la Cuenca de Padul (Granada, Sur de la Península Ibérica) y el perfil I.P. suavizado del maar de Fuentillejo, aunque hay diferencias que podrían ser explicadas por la vecindad de Padul a la zona de nieves perpetuas de Sierra Nevada lo que origina marcadas diferencias hidrológicas entre ambos sitios. El análisis por cadenas de Markov ha permitido determinar que los cambios paleoambientales reflejados por los biomarcadores no fueron, en la mayoría de los casos, bruscos pasando, normalmente, por estados transicionales.